大数据分析师的发展前景如何？
现在是大数据时代，需要大数据来发挥作用了。大数据的分析应用，可以为一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划起到一针见血的作用。随着大数据的火热，关于数据分析师的职业领域也越来越多，想在大数据分析领域占得自己的一席之地。大数据分析的薪资都是有很多差异的，这是因为大数据分析行业的差异有很多，决定自己在数据分析岗位上的价值大小和对公司的重要程度，你对公司越重要、越有贡献，自己在公司的地位和待遇就会越优异而不可轻易更替。
所以不要仅仅局限于眼前，要不断的积累学习，才能得到提升。一般来说，美国的大数据分析师的薪资一般都是18万美金每一年。但是在国内顶尖的互联网公司。而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，数据分析师且颇受企业重视。加米谷大数据培训机构，大数据开发、数据分析挖掘，双11预报名中相关：大数据分析学习的详细解读https://www.toutiao.com/i6616593013986558471/。
29岁转行做大数据分析师晚不晚？
谢谢邀请！对于大数据分析岗位来说，29岁入行还是可以的，因为相对于应用级程序员来说，数据分析师的职业生命周期还是比较长的。随着大数据时代的到来，数据分析师的知识结构也在进行调整，早期数据分析师不少都是统计学、经济学相关专业毕业的，而目前数据分析师不少都是数据科学专业、数学、计算机相关专业毕业的，这也是大数据时代的一个特点。
大数据分析的基础知识包括统计学、计算机和数学，其中计算机相关技术的占比较大，对于不同知识结构的人来说，从事的数据分析岗位也有一定的区别。对于计算机基础比较薄弱的人来说可以从工具开始学起，数据分析有大量的工具可以使用，Excel就是一个数据分析的利器。随着数据量的增加可以进一步学习数据库、编程语言等相关知识。
目前行业里做数据分析实现的不少BI工程师基本上都属于应用级分析人员，懂数据库知识和BI工具的知识基本就可以了，涉及到编程的地方非常少。对于基础比较好的人可以从事研发级分析，目前通过机器学习的方式来实现数据分析是比较流行的做法。机器学习的实现步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用等，机器学习开发需要有扎实的数学基础和程序设计基础。
目前采用Python进行机器学习实现是比较常见的选择，由于Python语言自身比较简单，而且Python语言有大量的库可以使用，所以采用Python做机器学习是非常方便的，在开发周期、代码量和代码调整等方面，Python与Java相比都具备一定的优势。人工智能和大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如何才能快速成为一名数据分析师？
如何快速成为数据分析师？不建议急于求成，所谓快速仅仅是入门而已，想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
ExcelExcel分为四块：公式 技巧 数据透视表 图表。先从Excel公式开始，通过公式感受Excel的强大与神奇。Excel常用公式分为5类，如下图所示。接下来需要学习一些常用的快捷键和技巧，这样可以提高学习效率，对于以后的工作也大有益处。Excel数据透视表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。
古人云，一图胜万言，通过图表来展示数据会更形象，也更高效。关于Excel的教程可以看下我的专栏：Excel数据分析108讲MySQL数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得最多的数据库是MySQL数据库，作为数据分析师需要掌握的SQL知识如下图所示。统计学统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。
SPSSSPSS是一个很常用的数据分析工具，提供了非常友好的图形操作界面，当然，学习SPSS需要建立在统计学的基础上。说明：后面的部分跟统计学几乎一样，因为SPSS是一个去实现统计学理论的工具。如今这个时代，少儿都开始学编程了，作为数据分析师，懂点编程也是必须的，因为解决数据挖掘问题需要用机器学习算法。
数据分析中主流的编程语言有两种：Python和R。先说说Python。Python对于Python，需要掌握的知识有这些：Python基础、Numpy、pandas、matplotlib、Python机器学习等。1、Python基础2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib3、Python机器学习R语言对于R，需要掌握的知识有这些：R语言基础、R数据可视化、数据预处理包、R统计分析、R机器学习等。
大数据开发学习路线是怎样的？如何一步一步成为大数据分析师？
谢谢邀请！大数据开发和大数据分析是大数据领域比较常见的岗位，与大数据应用开发和大数据运维岗位不同的是，大数据分析工程师的知识结构更偏重于算法设计和算法的实现。大数据分析师的任务是在一堆杂乱无章的数据中找到数据背后的规律，并把这些规律通过清晰的图表给呈现出来。要学习大数据分析需要经过以下几个阶段的学习：第一：掌握扎实的基础知识。
大数据分析师的基础知识包括三方面内容，分别是数学、统计学和计算机学。数学是数据分析的重要基础，包括高数、线性代数、概率论等，数据分析说到底就是算法设计和实现，所以数学基础是非常重要的。统计学是小数据时代的主要分析手段，统计学形成了一个关于数据分析的知识体系，这些内容对于大数据分析依然是非常重要的。计算机则是大数据分析的重要手段，重点在于算法设计和编程语言的掌握。
第二：系统的学习一下大数据平台相关知识。不论是对于大数据开发还是大数据分析来说，掌握大数据平台的相关知识都是比较重要的。目前Hadoop和Spark是比较常见的解决方案，而且由于Spark相对于Hadoop来说更“轻”一些，所以目前Spark更受欢迎。第三：实践环节。对于大数据分析师来说，采用比较多的编程语言是Python，由于Python有丰富的库支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通过Python实现数据分析是比较方便的方式。
另外，目前采用机器学习完成数据分析也是一个比较常见的方案，需要学习一些比较常见的算法，包括Knn、K-mean、Apriori等。不论是大数据开发岗位还是大数据分析岗位，在掌握了基本的知识之后，最好参加一个项目组进行相关的实习。一方面原因是单纯的学习很难深入，另一方面也会有数据来源方面的困惑。大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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